Nouveaux modèles et approches de solutions pour l'optimisation du flux de patients dans les unités de soins intensifs

par Mickael Gaury

Projet de thèse en Mathématiques appliquées et calcul scientifique

Sous la direction de Francois Clautiaux et de Gautier Stauffer.

Thèses en préparation à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale de mathématiques et informatique , en partenariat avec IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux (laboratoire) et de Optimisation Mathématique Modèle Aléatoire et Statistique (equipe de recherche) depuis le 17-02-2021 .


  • Résumé

    Au cours des dernières décennies, le nombre de personnes touchées par des catastrophes naturelles ou causées par l'homme a considérablement augmenté. Les organisations humanitaires impliquées dans les secours en cas de catastrophe comprennent qu'il est essentiel d'améliorer leur chaîne d'approvisionnement afin d'améliorer l'efficacité de leur réponse, car 75% du budget consacré aux secours en cas de catastrophe sont des dépenses liées à la chaîne d'approvisionnement. Dans le passé, ces organisations ont intégré certaines des meilleures pratiques du secteur commercial. Cependant, il existe des différences très importantes entre les chaînes d'approvisionnement commerciales et les chaînes humanitaires et les universitaires ont réalisé qu'il y a un besoin de nouveaux modèles et de nouvelles approches de solutions. Afin d'aider les praticiens et les décideurs politiques qui font face à ces défis, nous voulons nous appuyer sur notre proximité géographique et professionnelle avec les acteurs de la logistique humanitaire pour développer des modèles mathématiques appropriés et des approches de solution à certains des problèmes pratiques fondamentaux de la chaîne d'approvisionnement dans la logistique humanitaire. Nous nous concentrerons en particulier sur les techniques de programmation mathématique conçues pour prendre des décisions dans l'incertitude, telles que l'optimisation robuste et d'autres approches de programmation stochastique liées aux risques qui semblent particulièrement bien adaptées aux contextes humanitaires.

  • Titre traduit

    New models and solution approaches to humanitarian logistics problems


  • Résumé

    In the last decades, the number of people that have been impacted by natural and man-made disasters has increased significantly. Humanitarian organizations involved in disaster relief understand that improving their supply chain is essential in order to improve the efficiency and effectiveness of their response, as 75% of the budget dedicated to disaster relief are supply chain expenses. In the past, these organization have integrated some of the best practices from the commercial sector. However, there are very significant differences between commercial supply chains and humanitarian ones and academics have realized that there is a need for new models and solution approaches. To assist practitioners and policy-makers who deal with these challenges, we want to build upon our geographic and professional proximity with actors of humanitarian logistics to develop appropriate mathematical models and solution approaches to some of the core practical supply chain problems in humanitarian logistics. We will focus in particular on mathematical programming techniques designed for taking decision under uncertainty such as robust optimization and other risk-related stochastic programming approaches that appear to be especially well-suited for humanitarian contexts.